[发明专利]一种基于深度学习的空调故障预测方法在审
| 申请号： | 201910358214.9 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN109977621A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 李果林 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的空调故障预测方法，所属技术领域为空调设备的故障预测和诊断领域。该故障预测方法采用的模型包括：预测模型和故障诊断模型。其中，预测模型主要是实现空调运行数据的预测；故障诊断模型则是实现空调运行状态的识别和诊断。该空调故障预测方法不仅可以有效实现空调的故障预测，还可以推广至其他设备的故障预测中。 | ||
| 搜索关键词： | 故障预测 空调故障 故障诊断模型 预测 预测模型 空调运行数据 空调运行状态 诊断 空调设备 有效实现 空调 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的空调故障预测方法包括：数据预测方法：该方法用于对空调参数运行数据进行预测；故障诊断方法：该方法用于对输入的空调参数运行数据进行分析，并输出诊断结果，准确识别出空调运行状态。
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